随着绿色低碳、高效节能理念的逐渐深入，以电力电子变换为核心的新能源发电、电动汽车充电、双向DC/DC变换等技术得到了广泛的应用，电力电子变换装置的可靠性将会影响整个设备的安全稳定运行。本文以典型的Buck变换器为例，从设计可靠性和运行可靠性两方面提升电力电子变换装置可靠性。
　　本文首先对电路在设计阶段的可靠性进行评估，采用基于数据模型的寿命预测方法，以电子设备的可靠性预计手册为依据，并结合电路的器件选型、参数选取、运行工况等，合理预测电路的理论运行寿命，用于分析其可靠工作能力，为电力电子变换装置在设计阶段的可靠性分析及优化设计提供指导方法。
　　功率半导体器件是装置中的薄弱部件，温度波动是影响器件可靠工作的关键因素。为此，本文对功率器件壳温进行在线估计，提出了一种基于神经网络的壳温估计方法。在Python环境下，借助VSCode开发软件及TensorFlow开发框架实现神经网络模型开发与学习，并将学习完成的网络在DSP控制器中实现。该方法估计的温度值，可为变换器运行策略的调整提供重要参考依据。
　　最后，本文搭建了Buck变换器硬件测试平台并对其进行性能测试，测试结果证明了上述可靠性分析过程中关键步骤的正确性；通过测试过程中的数据采集进行了神经网络模型的学习；提出了极端点组合的学习方法，采用少量数据即可实现神经网络在各个工况下的准确拟合；将学习完成的神经网络模型在DSP实现，不同工况下实验结果证明了在线实现壳温估计的可行性。